在dToF激光雷达市场中，中国品牌激光雷达公司几乎已经“混到没朋友”了。

根据Yole最新的年度报告《Lidar for Automotive 2024》中研究（参考：《Yole最新重要报告解读：Lidar for Automotive 2024》），中国品牌激光雷达公司占据了86%的市场份额。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

外资品牌的声音正在越来越小：

• Valeo市场份额还在快速萎缩；

• 2022年10月，德国Ibeo官宣破产；

• 2022年11月，Ouster和Velodyne宣布合并“抱团取暖”；

• 2022年12月，上市仅10个月的美国激光雷达明星公司Quanergy Systems宣告破产；

• 大陆、博世和ZF等公司已经纷纷逐渐停止了激光雷达的开发计划；

2024年1月~4月，主要激光雷达厂商车用激光雷达装车量如下：

数据来源：微信公众号“NE时代智能车”，“特旧闻”

按照目前趋势，2024年全年的激光雷达市场，预估中国品牌市占率将会超过90%，甚至95%。

FMCW激光雷达普遍被认为是车载激光雷达的终极形态，在测距、测速、抗干扰、功率（人眼安全）、信噪比等多方面，全面优于ToF激光雷达，在未来极具发展潜力。（请参考《1.5万字初探：车载激光雷达的终极形态——FMCW激光雷达的原理、优势、方案和玩家》）

由于可以将其中许多光学器件，甚至激光器、接收器、扫描器集成到单个硅光芯片上，理论情况下，FMCW激光雷达可以做到很小的尺寸和很低的成本。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

目前FMCW激光雷达的国内外玩家众多，“朋友还很多”，目前处于百花齐放，百家争鸣的阶段。

FMCW激光雷达，会再次重复dToF激光雷达的故事，中国公司会再一次“混到没朋友”吗？

本篇文章结合Yole最新的2024年度报告《Lidar for Automotive 2024》（下文简称“报告”），主要包含三部分内容：

1）FMCW激光雷达的最新现状，主要挑战；

2）2个头部FMCW激光雷达公司（摩尔芯光和洛微科技）介绍：产品布局、技术特点和最新进展；

3）讨论FMCW Lidar推向车载量产的待突破点和应对方案；

01

市场概览

根据Yole的年度报告，对于许多FMCW激光雷达公司，最初都瞄准工业或机器人应用，出货量较低，同时价格也较高。

汽车领域的需求相对于工业和机器人领域差别巨大，可靠性要求很高，并且对于成本非常敏感，但是市场容量很大。

FMCW激光雷达随着技术的进步和成本的降低，会逐渐向汽车领域渗透。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

FMCW激光雷达的核心是硅光芯片。目前在硅光市场中，数据通信和电信是主要的应用场景。

在下图的增长趋势中，FMCW激光雷达与光学计算、诊断、光纤陀螺仪(FOG)和生物标志物监测应用一起属于“Others”类别。

根据Yole的估计，到2028年，FMCW激光雷达的硅光子市场预计将占整个市场的不到2%，但是增长速度很快。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

部分公司的市场布局和合作伙伴：

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

02

硅光芯片的集成

下图是FMCW激光雷达的基本构成：

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

系统集成度根据选择方案的不同而有所不同，在理想情况下，可以将全部的发射和接收组件都集成在一片硅光芯片中。

图片来源：映讯芯光

下表是主要的光集成芯片平台，Yole报告中提到，一些激光雷达厂家会在SiPh平台之前先使用SiN平台。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

1. 扫描方案

激光雷达波束的扫描方式一般有转镜/振镜、MEMS、Flash、OPA等多种方式。

图片来源：映讯芯光

不同的玩家，采用了不同的扫描方式和探测方式：

图片来源：摩尔芯光

在Yole报告中，提到的部分玩的探测和扫描方案如下：

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

1）半固态扫描方案

下图是Voyant Photonics采用振镜方案的FMCW激光雷达原理图。Voyant Photonics使用了片上数字光束控制、光信号处理和激光控制等专利技术。

图片来源：Voyant Photonics

采用光栅天线和MEMS组合的方案：

图片来源：《High-performance FMCW LiDAR with MEMS Optical Beam Scanner》

2）OPA扫描方案

OPA通常被认为是FMCW激光雷达最理想的扫描方式，采用OPA方案的激光雷达将没有任何移动部件，从而实现真正意义上的纯固态。

OPA扫描原理：

图片来源：网络

OPA技术的发展历程：

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

OPA方案较为复杂，技术门槛很高，几种不同的OPA扫描方案如下：

图片来源：映讯芯光

2. 激光器

FMCW激光雷达主要采用DFB和DBR激光器：

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

激光器价格的影响因素：

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

片上激光器远远落后于其他硅基光子器件，将来可能会成为大规模生产的瓶颈。为了突破这一障碍，在过去的几十年里，人们对片上激光器领域进行了大量的研究。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

对于片上激光器，如何实现一种低成本、可扩展、片上、低损耗、低功耗和紧凑的解决方案，能够对近（相干）和远端（非相干）调制多波长反射保持鲁棒性，仍然是一个重要的研究课题。

激光集成的一种实用方法是采用混合集成方案——即将来自不同材料技术的多个芯片共同封装在一起。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

将激光和其他III-V族元件集成到硅光子器件中，主要技术有三种：

1. Flip-chip integration：是集成 III-V 族材料的最简单方法，但它可能非常耗时，因此规模有限；

2. Wafer-to-wafer bonding：对于大规模集成更有效，定位精度也更好，但是该技术难度很高；

3. Transfer printing：效率介于前两者之间，该方案的发展势头目前看起来越来越好。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

03

主要挑战

根据Yole报告的信息，目前FMCW Lidar的成本较高，硅光芯片的封装、测试、供应链等都有较大挑战。

1. 封装

根据Yole报告的数据，在硅光芯片中，封装成本占到芯片成本的80%以上。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

主要原因是：

1）光纤需要高精度的对准

光子器件需要以高精度放置。光路必须对齐，以尽量减少光散射，并最大限度地将光功率耦合到光纤中。

其中，特别关键的是激光器与其子基座的对准。如果芯片的前边缘伸出子基座，则器件将无法将热量正确地散发到子基座中，从而导致过热和器件寿命缩短。由于高发散角，如果管芯端面从子基板的边缘向后放置，光信号将从子基板反射。

通常使用直接边缘连接或表面光栅耦合将光纤耦合到波导，硅光子学可以提供低至~0.005µm的对准公差。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

2）精细零件处理

光子器件也比传统芯片更小，处理更复杂。二极管阵列具有非常高的纵横比，由非常脆弱的材料制成，如砷化镓和磷化铟。

接合工具不得接触发光二极管上的晶面等有源区域，因为这样会损坏器件。

3）不同Die的附着技术

光子器件由多个组件组成，需要不同的管芯连接技术，如阶梯共晶工艺（用于温度层次）、热固化环氧树脂和紫外线固化环氧树脂。例如，透镜需要极其精确的芯片键合后定位，以确保最佳的系统性能；共晶（如AuSn）光电子组件需要高度精确的器件对准和放置，以及对键合温度、压力和时间的严格控制。

4）极高的可靠性要求

这是满足车规的基本要求。

2. 测试

FMCW激光雷达必须能够以非常高的速度，测试器件的波长、功率、调制和偏振。

在FMCW激光雷达开发的不同阶段，测试挑战也各不相同，例如在光子芯片上集成激光/光电二极管阶段、光子芯片的封装阶段、FMCW激光雷达整机集成阶段等等。

由于FMCW激光雷达还未批量生产，相关的测试设备和技术仍在开发中。

光子学测试需要非常精确地对准光学探针，将光耦合到芯片中，为电路供电。之后通过电探针读取电信号，或者将光从芯片中耦合出来。

另外，定位也非常关键。即使在每个管芯上快速对齐，测试整个晶片也可能很慢，硅光子晶片测试可能需要数小时。

3. 其他

Yole报告中还提到了FFT、宽带宽和计算复杂性相关的挑战。目前很多毫米波雷达采用的就是FMCW技术，相信毫米波雷达中的一些应对措施，可以移植到FMCW激光雷达中。

图片来源：Yole，《Lidar for Automotive 2024》

另外，热管理也有较大的挑战，热主要与所使用的激光器有关。

在供应链方面，由于FMCW激光雷达将只占硅光子学市场的一小部分，因此，在初始阶段，找到感兴趣的合作伙伴可能较为困难。

04

摩尔芯光

1. 公司简介

摩尔芯光于2019年成立，至今拥有80多名员工，总部位于北京，并在苏州及美国硅谷设有办事处。

摩尔芯光至今经历5轮融资，总融资超过4亿人民币，目前估值2.5亿美元。

公司拥有领先的光子集成技术，致力于研发和生产基于硅光技术的激光雷达芯片及系统，并专注于下一代FMCW+OPA技术路线的车载激光雷达的整机开发及量产。

摩尔芯光采用Tier1（给OEM提供LiDAR整机）和Tier2（例如和Tier1的合作）两种合作模式。目前已经与多家国内外一线车企，Tier 1以及世界顶级的流片厂商等商业伙伴开展战略合作。

2. 核心技术

摩尔芯光基于光子集成技术，研发和生产FMCW硅光模块和激光雷达。

主要核心技术是：

1. 自研高集成度低功耗的硅光芯片；

2. FMCW LiDAR探测技术；

3. 相控阵技术；

图片来源：摩尔芯光

3. 团队

公司团队由国内外顶级高校和科研院所，以及Intel、Apple、Marvell、Uber等国际一流科技企业的资深工程师组成，80%为研发工程师。

公司联合创始人&CEO为清华大学电子系本科、MIT电子工程系博士。

联合创始人&CTO为北京大学电子系本科，UC Berkeley电子工程系博士，创始团队在硅光芯片及激光雷达整机领域有着深厚的积累。

图片来源：摩尔芯光

4. 产品

摩尔芯光产品矩阵的应用领域包括：车载智能驾驶、机器人、智慧仓储及物流、车路云一体化、低空经济及测绘测距等方向。

其中用于车载的激光雷达主要是基于FMCW的半固态激光雷达LARK。

产品Roadmap如下：

图片来源：摩尔芯光

硅光芯片：

图片来源：摩尔芯光

5. LARK半固态激光雷达

LARK是摩尔芯光主打的车载FMCW激光雷达产品，采用FMCW探测方式，以及半固态扫描方式。

以自研硅光芯片为核心，配合激光器高线性度调试、芯片混合封装及光机电系统集成等技术，联合打造而成。

图片来源：摩尔芯光

计划在2026年3月实现SOP。

LARK核心优势和参数如下：

图片来源：摩尔芯光

更远的“有效”探测距离效果：

无需额外硬件升级即可实现图像级分辨率，道路测试效果：

图片来源：摩尔芯光

对于高反目标的检测效果：

图片来源：摩尔芯光

对于道钉的检测效果：

图片来源：摩尔芯光

6. 客户推进情况

摩尔芯光是目前国内及国际市场上为数不多可以进行FMCW激光雷达产品送样的厂家。

目前已经与多家国内外一线车企、Tier1开展战略合作，其中，和多家车企在开展POC项目。

图片来源：摩尔芯光

05

洛微科技

1. 公司简介

杭州洛微科技有限公司是一家专业从事车载激光雷达和3D 传感器产品研发、制造、销售的科技型企业，也是国内领先的硅光FMCW 激光雷达产品商业化的厂家。

公司通过自研核心的硅光子芯片技术、软硬件和感知算法开发能力，为市场提供FMCW 激光雷达、3D 工业相机和感知解决方案，服务于智能驾驶、智慧物流、工业自动化、机器人等行业客群。

发展历程如下：

图片来源：洛微科技

1. 2018年，洛微科技成立，是全球领先的芯片级激光雷达（LiDAR on Chip）开拓者 。

2. 2019年，入选杭州高新区（滨江）“5050计划”B 类企业、杭州国家“芯火”平台孵化器、国家科技型中小企业。

3. 2020，获得天使轮融资（数千万元，中科创星领投，峰瑞资本跟投），发布纯固态成像级激光雷达，荣获硬核中国芯“ 2020年度最具潜力IC设计企业奖”，获得“国家高新 技术企业”认定、获得杭州市“雏鹰计划”企业认定，荣获“2020年度高工智能汽车激光雷达金球奖”。

4. 2021，获得A轮融资（5000万，轻舟资本领投，财通资本、华盖南方、布谷天阙跟投），发布纯固态大视场近场激光雷达D系列产品，发布第二代硅光FMCW SoC激光雷达光引擎产品，荣获高工智能汽车“2021年度智能网联创新企业”，荣获佐思“2021年度金智奖技术领先奖”。

5. 2022年，获得B轮融资（数亿元，安芯投资领投，哇牛资本、诺延资本、海松资本跟投，轻舟资本、华盖资本、布谷资本等老股东追投），纯固态大视场近场激光雷达D1系列产品量产，入选“ 2022杭州准独角兽企业”榜单。

6. 2023年，荣获“2023杭州准独角兽企业”荣誉，发布D系列新产品，获得IATF 16949质量管理体系认证，获得ISO9001、ISO14001、ISO45001三体系认证。荣获浙江省“专精特新”中小企业。与长城汽车、陕汽重卡等知名车企达成技术合作。

7. 2024年，获得“2024杭州准独角兽企业”荣誉、获得“杭州市企业高新技术研究开发中心”认定。

洛微科技总部位于杭州，并在西安、上海、深圳、洛杉矶等地设立研发中心及销售服务中心。

2. 核心技术

洛微科技主要技术和产品：

图片来源：洛微科技

其中，核心技术如下：

1）硅光集成调频连续波相干探测技术

• 采用调频相干探测实现高灵敏度，信噪比提升10^6倍， 实现单光子探测能力；

• 相干探测增强LiDAR测距能力，降低光源出射功率到毫瓦量级；

• 实时多普勒测速与抗干扰、只需2点即可锁定目标，有效提高鲁棒性；

• 将激光器，硅光芯片，光学组件集成于单颗PIC芯片，有效降低产品尺寸和成本。

2）多通道收发一体硅光集成技术

• 集成光学天线与控制单元；

• 精确光束控制实现多通道固态扫描和相干探测；

• 软件定义ROI、灵活设置扫描区域。

3）LuminScan™ 固态扫描技术

• 2.5D集成封装技术，减小产品尺寸；

• 自研芯片级光束扫描平台技术，适应各类应用场景；

• 动态ROI、灵活定义扫描模式与分辨率；

• 高可靠性、适合大规模量产。

4）激光雷达测距算法和点云处理算法

• 激光雷达傅立叶测距算法和多普勒测速度算法；

• 数学算法和降噪算法，提升点云数据质量；

• 在线OTA升级，支持算法持续更新。

3. 团队

公司创始团队由美国MIT 光子学专家和产业资深工程师共同组成，拥有雄厚的硅光芯片集成及FMCW、ToF等测距技术研发能力，掌握多产品技术平台和多场景应用算法开发能力。

CEO和CTO拥有20 多年美国光电子工业界科研和产品研发经历，10 余年公司创业、500 强公司管理经验，拥有超过50 余项国内外授权专利，先后主持承担过总数额亿元的科研项目，入选“2022 科学家创业先锋榜”，且为多个高层次人才称号获得者。目前，公司研发人员占比73%+，硕博占比36%+。

4. 产品

公司围绕自研核心硅光FMCW相干探测芯片技术和固态扫描技术，激光雷达信号处理算法和系统集成技术，已向市场推出三个系列产品，包括D系列产品，HP和F系列，覆盖了包括自动驾驶，高级别辅助驾驶，工业自动化和机器人等应用领域。

其中，用于自动驾驶场景的是：固态大视场补盲激光雷达D系列（Diversity Series）和硅光FMCW 4D长距激光雷达F系列（Foresight Series）系列。

1）D系列

D系列可内嵌至后视镜、车灯等产品，具有大视场角、高分辨率、高可靠性、低功耗、抗干扰等优势，可用于构建多传感器融合的高性价比补盲激光雷达解决方案。

图片来源：洛微科技

该产品于2021年3月发布，目前该产品已达成商业合作，实现产品量产。

2）F系列

F系列为纯固态FMCW Lidar，主要面向前装市场，在高分辨率、高可靠性、低功耗的基础上实现远距离3D感测同时可以直接获得目标物体瞬时速度场，实现4D点云数据。

F1A激光雷达产品目前处于A样状态，计划在2025年完成B样， 2026年SOP。

图片来源：洛微科技

基于异质集成硅光子工艺平台的芯片设计架构和集成封装工艺，在单个光子芯片上集成激光器、线性调制、非线性补偿、混频器、探测器和收发天线等全部FMCW 核心功能单元，将现有激光雷达在光电芯片总数、制造成本和体积降低一个数量级，带来产业革命性技术升级。

图片来源：洛微科技

主要指标如下：

图片来源：洛微科技

F1A的速度测量效果：

图片来源：洛微科技

F1A的抗干扰效果：

图片来源：洛微科技

5. 合作客户

1）长城汽车

2023年10月，长城汽车与洛微科技在河北保定正式签署技术合作协议。双方就用于城市NOH应用场景的FMCW 4D激光雷达产品，高阶智能驾驶感知技术与应用场景探索应用展开深入合作。

根据协议，双方此次合作务实而具体，直指“上车”。

2） 陕汽重卡

2023年11月，洛微科技与陕汽重卡达成技术合作，共同打造领先的商用车自动驾驶激光雷达感知系统，联合推动L4级重卡在不同场景的商业化落地。

洛微科技将基于自研激光雷达硬件、算法和感知系统解决方案，为陕汽牵引、载货、自卸、专用的车型在多个自动驾驶场景提供成套激光雷达感知解决方案。

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另外，还和吉利汽车等开展了相关的合作项目。

06

FMCW激光雷达的量产推进

1. 自动驾驶是否需要Lidar？

最近行业内有许多关于“去激光雷达”的讨论。

2024年7月9日，有报道称，小鹏汽车的第四季度新车型（P7+，内部代号 F57）将不会使用任何激光雷达，而是转向类似于特斯拉FSD的纯视觉智驾解决方案。

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图片来源：网络

没有激光雷达的小鹏P7+：

图片来源：网络

相对于摄像头，激光雷达的分辨率较低，但是在测距、测速、测角、环境适应性方面，均有一定优势，其中FMCW激光雷达的优势更为明显。

根据Yole的《Imaging for Automotive 2022》报告，车载传感器发展趋势如下，其中FMCW激光雷达被认为是下一代极具潜力的4D感知技术：

图片来源：Yole

雪岭认为：

1. 在L2+及以下场景（例如，只支持高速NOA），由于环境较为简单，有时还有高精地图支持，并且有驾驶员作为后备接管，可以不使用激光雷达。目前头部的自动驾驶开发商，不少已经发布了不使用激光雷达的L2+功能。不过，虽然正常功能可以不使用激光雷达，但是遇到一些视觉corner case场景时，使用激光雷达能够提供更安全的兜底措施，从而提升极限场景时的安全性。

2. 在L2++，L3及以上的场景（例如城市NOA），由于环境较为复杂，再加上高精地图的取消，不使用激光雷达对于感知的开发压力将会很大，在视觉的开发能力和数据量欠缺的情况下，“去激光雷达”将导致安全风险的提升。尤其对于L3及以上功能，由于要满足更为严苛的功能安全和预期功能安全要求，必须要布置异构的传感器。

3. 随着产业链的不断成熟，激光雷达价格在不断下探，今年不少厂家的价格已经来到1500~1800区间。根据业内的消息，明后年甚至可能出现三位数价格的激光雷达。随着激光雷达价格不断下降，性能同时在不断提升，性价比逐步提升，其渗透率将会继续提高。特斯拉在HW4.0中重新启用了4D毫米波雷达，很难说在将来某个时间，不会装配极具性价比的激光雷达。

特斯拉开发并计划搭载到HW4.0上的4D毫米波雷达：

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2024年5月，Luminar在发布的一季度财报中透露，特斯拉成为了其“本季度最大的激光雷达客户”，占据了该公司超过10%的收入份额。据外媒估计，特斯拉可能为其车辆购置了高达2100个激光雷达。

早在2021年和2023年，特斯拉的Model Y、Semi和Cybertruck在路测中就被观察到搭载了激光雷达。2021年，彭博社也曾证实特斯拉与Luminar建立了合作伙伴关系，利用激光雷达进行“测试和开发”。

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2024年7月，据外媒Teslarati报道，一辆配备激光雷达的特斯拉Cybertruck出现在公众视野，这是一辆候选发布（RC）车型。

图片来源：网络

根据之前的报告，激光雷达在特斯拉其他车型（如特斯拉Semi、Model Y、Model X等）也都安装过激光雷达。

从目前情况看起来，这些激光雷达主要用于测试，可能用于校准摄像头的数据或者辅助标定。不过至少可以确认，即便是特斯拉，也不否认激光雷达在某些方面是可以实现仅靠摄像头无法实现的功能。因此，当激光雷达价格足够低的时候，直接将激光雷达应用到量产车上，对于特斯拉来说，也并非是一件完全不可能的事情。

2. FMCW激光雷达的量产挑战

FMCW激光雷达还有不少挑战，体现在：

1. 性能。dToF激光雷达在汽车上应用多年，随着禾赛、速腾、华为等玩家的不懈努力，在分辨率、抗干扰、高反目标抑制等方面有不少的优化（当然FMCW激光雷达可以更优）。因此在许多场景下，dToF激光雷达对于许多厂家来说，是“够用”的。

2. 算法适配。对于目前智驾系统开发者，对于有速度信息的FMCW激光雷达点云比较陌生（其实，毫米波雷达点云也有速度信息，很多厂家也还没有充分应用挖掘）。如果算法无法很好的适配，FMCW激光雷达的优势无法被充分认识，从而在传感器序列中，无法被赋予足够高的权重。

3. 价格。汽车前装市场对于零部件的价格非常敏感，除非完全不可或缺（例如5年前的激光雷达），否则，在新产品的导入时，价格是一个非常关键的因素。目前dToF激光雷达已经到了千元，以后可能还会到数百元级别。如果FMCW激光雷达不能达到类似价格区间，将较难进入前装供应链。

4. 可靠性。汽车前装市场对于零部件的可靠性要求很高，FMCW+OPA理论上可以做到完全没有运动部件的纯固态，不过受限于加工精度、封装工艺、组装良率等因素，关键元器件的成熟需要时间，就像dToF激光雷达在过去几年走过的路一样。而可靠性的提升，离不开足够数量出货的验证和打磨。

3. FMCW激光雷达的量产应对方案

根据和业内多家激光雷达和自动驾驶公司专家沟通，主要考虑下面几个应对方案：

1. 继续进行产品的攻关开发，继续提升FMCW激光雷达的各项性能。除了天然的测速优势之外，其他的常规指标，例如测距精度、测角分辨率、点云密度等，同样也要赶上并且超过dToF激光雷达。

2. 激光雷达公司自研或者和算法公司合作，以典型的自动驾驶场景为依托，开发FMCW激光雷达的适配算法，充分挖掘FMCW激光雷达性能优势，以及能够解决的典型痛点问题，提升技术认可度。可以优先考虑选择对于自动驾驶系统开发能力较强的合作伙伴，进行适配算法的开发验证。

3. 早期可先侧重于对于价格不太敏感，而性能要求较高的市场，例如特殊工业场景、商用车、豪华乘用车、L3以上自动驾驶汽车等。在有一定出货量的累积下，成本逐渐下降，可靠性提升，再逐渐往市场更大的中低端车型渗透。有可能在早期的导入阶段，需要暂时放弃一定的利润。

据了解，速腾、禾赛、华为等头部激光雷达公司目前均在积极布局FMCW激光雷达，因此，对于初创公司来说，除了上面技术、价格本身的挑战之外，可能还需要考虑未来如何和这些公司竞争，建立自己的核心护城河。

07

结语

采用相干探测原理的FMCW激光雷达在探测精度、分辨率、灵敏度等多方面具备优势，是一种极具发展潜力的感知技术。（参考《“历史总是惊人的相似”：为什么一定会是“FM”和“纯固态”？》）

图片来源：洛微科技

很多时候，从0到1非常困难，而从1到100可能会非常快。

图片来源：映讯芯光